﻿<div id="principal">
<p><strong>Alexandra Mello Schmidt</strong> -  <a href="http://www.dme.ufrj.br/~alex/">http://www.dme.ufrj.br/~alex</a> </p>
<p>Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ</p>
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<strong>Título:</strong>
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<p>Modelagem Espacial da Abundância de Peixes numa Rede Fluvial</p>
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<strong>Resumo:</strong>
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<div id="resumo">
<p>A autocorrelação espacial presente na abundância de espécies de peixes pode ser induzida por processos ecológicos que atuam em múltiplas escalas espaciais. Para observações em redes fluviais, a autocorrelação presente na abundância de peixes pode ser gerada de (1) processos direcionais restritos pelo fluxo da água, tais como movimentos rio acima ou rio abaixo, transporte de nutrientes e poluentes; (2) processos geológicos que influenciam a estrutura do solo da bacia, topografia local e a composição química da água  em vários níveis de escala espacial. Propomos um modelo de mistura Poisson-lognormal, de modo que as componentes de mistura capturam efeitos temporais e espaciais inerentes às observações. A componente espacial incorpora distância hidrológica, efeitos direcionais e distância Euclideana, para capturar possíveis efeitos geológicos. Adicionalmente, covariáveis foram usadas para capturar efeitos ambientais. O procedimento de inferência segue o paradigma de Bayes e ajustamos diferentes combinações de estruturas a priori para os efeitos temporal e espacial, incluindo um que assume independência. Comparamos os modelos utilizando critérios de informação, investigamos a variabilidade descrita por cada uma das componentes temporal e espacial, e comparamos o ganho de informação à posteriori com relação a priori, para entender a contribuição relativa dos diferentes processos, na explicação da variação da abundância de peixes.</p>
<p>Este é um trabalho em conjunto com João B. M. Pereira (IM-UFRJ) e Marco A. Rodríguez (UQTR, Canadá).</p>
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<strong>Title:</strong>
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<p>Spatial Modeling of Fish Abundance in a Stream Network</p>
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<strong>Abstract:</strong>
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<div id="resumo">
<p>Spatial autocorrelation in species abundances can be induced by ecological processes operating at multiple spatial scales. In stream and river networks, autocorrelation in fish counts can arise from (1) directional processes constrained by waterflow, such as upstream and downstream fish movements and downstream transport of waterborne nutrients and pollutants; (2) geological processes that influence watershed soil structure, local topography, and water chemistry at various spatial scales. We used a moving-average (convolution) construction to model fish counts in a stream network by means of a Poisson log-normal mixture incorporating random effects for time and space. The spatial component incorporated both hydrological ("as the fish swims") distance, to capture directional effects, and Euclidean ("as the crow flies") distance, to capture geological effects. Additionally, covariates were used to account for known or suspected environmental effects. We used a Bayesian approach to fit a set of models representing different combinations of temporal and spatial effects, including complete independence. We compared models by means of information criteria, examined the variance accounted for by each of the covariance components, and used prior-posterior differences to clarify the relative contribution of different processes to variation in fish counts.</p>
<p>This is joint work with João B. M. Pereira (IM-UFRJ) and Marco A. Rodríguez (UQTR, Canada).</p>
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